Estados Unidos
Roku
Remitly
Ingeniero Senior de ML Ops
Estados Unidos
Philadelphia, Pennsylvania, United States · Connecticut, United States · Georgia, United States · New Jersey, United States · Virginia, United States
PythonJavaAWS
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
¿Eres un Ingeniero de Ops de Machine Learning colaborativo que busca trabajar para una organización global impulsada por una misión?
¿Buscas impulsar productos de vanguardia que tengan un impacto social real?
Sobre el equipo: este equipo impulsa las plataformas de Health de Elsevier: Clinical Key AI, Sherpath AI y flujos de trabajo automatizados de contenido y clínicos impulsados por IA. Servirás de puente entre la Ciencia de Datos y la Ingeniería para convertir modelos experimentales de NLP/IR/GenAI en servicios seguros, fiables y escalables. Nuestros sistemas operan sobre uno de los paisajes médicos y académicos más grandes del mundo.
Sobre el puesto: como Ingeniero Senior de Machine Learning, trabajarás en características basadas en IA (GenAI, Agentic AI, RAG, etc.), calidad de búsqueda/ranking y recuperación basada en conocimiento, al tiempo que aplicas derechos de contenido y confidencialidad editorial.
Responsabilidades Clave
Ingeniería de ML y LLM, Motores de Búsqueda y Recomendación
- Automatizar y orquestar flujos de trabajo de machine learning en plataformas principales de nube e IA (AWS, Azure, Databricks y APIs de modelos fundacionales como OpenAI).
- Mantener y versionar registros de modelos y almacenes de artefactos para garantizar la reproducibilidad y la gobernanza.
- Desarrollar y gestionar CI/CD para ML, incluyendo validación automática de datos, pruebas de modelos y despliegue.
- Implementar soluciones de Ingeniería de ML utilizando plataformas MLOps populares como AWS SageMaker, MLflow, Azure ML.
- Escalar pipelines personalizados de Sagemaker de extremo a extremo.
- Diseñar e implementar los componentes de ingeniería de sistemas GAR+RAG (p. ej., interpretación y reflexión de consultas, fragmentación, incrustaciones, recuperación híbrida, búsqueda semántica), gestionar bibliotecas de prompts, salvaguardas y salida estructurada para LLMs alojados en Bedrock/SageMaker o autoalojados.
- Diseñar e implementar pipelines de ML que utilicen Elasticsearch/OpenSearch/Solr, bases de datos vectoriales y bases de datos de grafos.
- Construir pipelines de evaluación: métricas offline de IR (NDCG, MAP, MRR), métricas de calidad de LLM (fidelidad, fundamentación) y pruebas A/B.
- Optimizar los costes de infraestructura mediante monitorización, estrategias de escalado y utilización eficiente de recursos.
- Mantenerse al día con las últimas investigaciones en GAI, NLP y RAG y aplicar lo último en nuestros experimentos y sistemas.
Colaboración
- Colaborar con Expertos en la Materia, Gerentes de Producto, Científicos de Datos y expertos en IA Responsable para traducir problemas de negocio en soluciones de ciencia de datos de vanguardia.
- Colaborar e interactuar con Ingenieros de Operaciones que despliegan y ejecutan infraestructura de producción.
Cualificaciones
- Experiencia actual en Ingeniería de ML, plataformas MLOps, y en el despliegue de sistemas de ML o búsqueda/GenAI en producción.
- Se considerará una sólida experiencia en Python, Java y/o Scala como un plus.
- Experiencia práctica con soluciones de los principales proveedores de nube (AWS, Azure y/o Google).
- Experiencia con tecnologías de búsqueda/vectoriales/de grafos (p. ej., Elasticsearch / OpenSearch / Solr / Neo4j).
- Experiencia en la evaluación de modelos de LLM.
- Un sólido conocimiento del Ciclo de Vida de la Ciencia de Datos, incluyendo ingeniería de características, entrenamiento de modelos y métricas de evaluación.
- Familiaridad con frameworks de ML, p. ej., PyTorch, TensorFlow, PySpark.
- Experiencia con sistemas de procesamiento de datos a gran escala, p. ej., Spark.
- Experiencia con análisis estadístico, teoría de machine learning y procesamiento del lenguaje natural.
- Se prefiere experiencia en tecnología de la salud y/o flujos de trabajo de contenido médico.
Elsevier es una reconocida empresa global de análisis de información que se centra principalmente en proporcionar contenido, herramientas y servicios de investigación científica, técnica y médica (STM). Es una de las mayores editoriales de revistas académicas y literatura científica del mundo. Elsevier opera en diversos dominios, incluyendo ciencia, tecnología, medicina, ciencias sociales y más. Publican un gran número de revistas revisadas por pares que cubren una amplia gama de disciplinas. Estas revistas actúan como plataformas para que investigadores y académicos compartan sus hallazgos y contribuyan al avance del conocimiento en sus respectivos campos.
Rango salarial base nacional en EE. UU.: $95,300 - $158,800. Pueden aplicarse diferenciales geográficos en algunas ubicaciones para reflejar mejor las tasas del mercado local. Si se realiza en Maryland, el rango salarial base es de $100,100 - $166,800. Si se realiza en Nueva Jersey, el rango salarial base es de $112,574 - $179,826.
Este puesto es elegible para un bono de incentivo anual.
Estamos comprometidos a proporcionar un proceso de contratación justo y accesible. Si tienes una discapacidad u otra necesidad que requiera adaptación o ajuste, por favor, háznoslo saber completando nuestro Formulario de Solicitud de Soporte para Candidatos nam11.safelinks.protection.outlook.com/?url=https%3A%2F%2Fforms.office.com%2Fr%2FeVgFxjLmAK&data=05%7C02%7CSharon.Martin%40lexisnexis.com%7C2104edc7df90474aaf1108dd8cccf948%7C9274ee3f94254109a27f9fb15c10675d%7C0%7C0%7C638821534169028029%7CUnknown%7CTWFpbGZsb3d8eyJFbXB0eU1hcGkiOnRydWUsIlYiOiIwLjAuMDAwMCIsIlAiOiJXaW4zMiIsIkFOIjoiTWFpbCIsIldUIjoyfQ%3D%3D%7C0%7C%7C%7C&sdata=2Dm7y%2B%2Flckb5oqa13cjE0WAV1kG%2BuqVQDi4dpvwoM5E%3D&reserved=0 o ponte en contacto con 1-855-833-5120.
Los delincuentes pueden hacerse pasar por reclutadores pidiendo dinero o información personal. Nunca solicitamos dinero ni datos bancarios a los candidatos. Obtén más información sobre cómo detectar y evitar estafas aquí nam11.safelinks.protection.outlook.com/?url=https%3A%2F%2Fstories.relx.com%2Fhow-to-avoid-job-scams%2Findex.html&data=05%7C02%7CSharon.Martin%40lexisnexis.com%7C2104edc7df90474aaf1108dd8cccf948%7C9274ee3f94254109a27f9fb15c10675d%7C0%7C0%7C638821534169036749%7CUnknown%7CTWFpbGZsb3d8eyJFbXB0eU1hcGkiOnRydWUsIlYiOiIwLjAuMDAwMCIsIlAiOiJXaW4zMiIsIkFOIjoiTWFpbCIsIldUIjoyfQ%3D%3D%7C0%7C%7C%7C&sdata=bMcV1zP1yRXUuNWYwyGuPPb7lCyTuoA%2BGPT0d5MfO8I%3D&reserved=0.
Por favor, lee nuestra Política de Privacidad del Candidato nam11.safelinks.protection.outlook.com/?url=https%3A%2F%2Fwww.relx.com%2Fcareers%2Fjoin-us%2Fprivacy&data=05%7C02%7CSharon.Martin%40lexisnexis.com%7C2104edc7df90474aaf1108dd8cccf948%7C9274ee3f94254109a27f9fb15c10675d%7C0%7C0%7C638821534169045885%7CUnknown%7CTWFpbGZsb3d8eyJFbXB0eU1hcGkiOnRydWUsIlYiOiIwLjAuMDAwMCIsIlAiOiJXaW4zMiIsIkFOIjoiTWFpbCIsIldUIjoyfQ%3D%3D%7C0%7C%7C%7C&sdata=X%2BrqkisseFh6q%2BEqRLuRvCa2dfT9Q2QeATdfGRVQxnI%3D&reserved=0.
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